变革家，专注创业项目分析，帮股权投资者把好第一关！创业者如何高效获取客户，以及如何留住他们的话题，用户喜欢什么、讨厌什么，怎么才能留住他们？好在，随着科技的发展，这门看似“只能靠猜”的工作，已经可以通过科学来解决。以下，是来自经纬创投合伙人Simon的观点，供各位投资人参考。
为什么许多公司的数据分析流于形式？
数据分析的主要差异表现在三个层面：
1、价值的认知
许多公司处于疯狂增长时期，大家一拍脑子做的决定，可能已经产生很多价值了。这种情况下，他们很难意识到数据决策能产生比暴力性增长更大的价值。
2、基本方法论的认知
意思是核心但简单的方法论。目前国内对基础的方法论没有太多的认知，可能因为国内发展时间还比较短，而美国已经开发好几十年了。
3、实际操作方法的认知
国内一线员工用数据来指导工作运营，比如产品、客户、销售等实际操作经验相对来说少一些。一方面，因为发展时间短，另一方面，数据使用理念积累也相对较少。加之技术和业务的鸿沟巨大。工程师被硬性要求建数据系统，但他并不真正了解业务端；业务端对技术也不是非常熟悉，导致很多需求并不能直接用现有技术手段来实现。彼此的不了解，进一步加剧了数据使用的缓慢。 很多公司从头开始做的时候，大量时间花在建设技术平台的过程中。
技术平台首先很复杂，需要各种不同的工程人员；第二，很多公司都是从头摸索，但数据分析体系需要一系列流程和人才，每个都不能太薄弱，才能真正串起来。
许多国内的企业家，最开始意识不到数据的价值；等意识到数据的价值时，他的期期望又往往很高。这种大鸿沟，也无法让价值真正落地，甚至让人们产生“这个价值是否真能实现”的质疑，缺乏耐心。
什么样的公司需要注意数据？
一般来说，目前国内比较重视数据的是高客单价，重转化的公司，比如互联网金融、电商、交易平台、SaaS、在线旅游类的公司。这类客户客单价高，不是完全拼流量，如此创业者才有提高转化的动力。
宏观的讲，创业者会经历4-5个产品、企业的生命周期。
第一个阶段，叫冷启动。这个时候公司特别早期，天使轮或者A轮，甚至融资还未成功。处在这个阶段的公司，用大数据驱动是一个伪命题——因为客户数量有限，样本性不足。他们需要更多地去了解潜在客户的需求，去“求”客户来用这个产品。
第二个阶段—增长前期，就是冷启动接近完成。有经验的创业者，会开始布局和增长有关系的一些核心指标，比如说日/月活跃，留存度。这些指标的目的不是为了衡量产品当前当下的表现，而是为了未来做增长时有可比较的基准。
并且，这些指标能够告诉我们，什么时候我们应该去做增长。产品本身没有黏度的话，去烧钱做增长，它不会真正地增长起来。因为流失速度超过增长速度。以前很多烧钱的企业能成功，是因为竞争没有那么激烈，用户没有那么多种选择。但是今天如果你的产品很差，留存不高，口碑也不好，烧再多的钱也不能获得真正核心的自然增长。
第三个阶段是增长期。这个阶段就能看出来好的创业公司，和普通创业公司的巨大差别——效率。无论PR还是做活动，都需要人力和时间成本。如何在增长中，找到效率最高的渠道？这个我觉得，是创业公司之间PK的核心竞争力。
第四个阶段是变现期。业务变现，要求很高的用户基数。一般互联网产品，其中一小部分高活跃、体验好的用户，会转化为付费用户。类似一个漏斗，不断地去筛，这里面就是要拼运营的效率了。
比如说，电商用户的转化漏斗一般是：访问——注册——搜索——浏览——加入购物车——支付，或者到未来的退货。
这是非常非常长的一个漏斗，真正要做好数据化运营，要对漏斗的每个环节持续地进行追踪。为什么呢？因为不能衡量，就很难去做增长。
一个好的企业，特别是以后要做营收的企业，必须要关注各个部门各个环节的转化效率。这种转化效率，要达成的手段，可以通过市场营销的方法、产品改进的方法、甚至客户运营的方法。而其中每个环节小幅提高，加在一起就是一个倍数的提高。这种倍增，如果没有做过数据化运营的人，很难体会到会有多大。
每个产业都有自己不同的KPI。比如 SaaS 行业，用户注册能不能成功，多么简单的问题，但是很多企业可能会忽略；用户注册成功以后，你是否有定位自己的核心产品功能点，这个用户是否使用了你的核心功能？哪些核心产品功能能让用户留下?哪些功能不能？这些都应该在产品分析里记录，但如果没有数据，怎么去分析？怎么去衡量呢？
这些东西很多美国公司都总结完了，都已经用了十几年了。这些经验，国内很多企业，可以模仿和学习，没有必要再重新蒙着眼睛走一遍，那是浪费时间和资源。
还有一点，企业应该运营化。什么概念？就是说，数据分析，它不是一个运动式的，而是日常性事务——每天、每周、每月、每季度，我们都在看这些东西。不断调优、学习、促进，这是一个很重要的过程。但是习惯培养蛮痛苦的，因为很多的创业者都很忙，哪有时间去看那些东西。
好的数据分析应该是是怎么样的？
好的数据分析，能够让公司里所有人都获益。它不是一种特权，不是只给公司里的一两个人看，而是能够让公司里面各个运营部门，特别是前线打仗的部门，能够直接得到好处。普通只讲战略，只讲大方向，只给CEO看，只给VP或者运营看——这不够。需要把它给工作在一线的员工，让他们用起来。这个我觉得是区分一个数据驱动型企业，和非数据驱动型企业一个很大的区别。效率提升，是所有人提升，而不是一两个人提升。
初创公司常见问题
特别早期的公司，它们关注的东西非常标准化。比如说，他们想知道新增用户、留存用户、强势渠道、新用户使用哪些产品的功能等问题。
留存是一个创业企业想要成功，最核心，也最需要解决的问题。有了留存率，就基本有了增长率。早期拉来的核心用户，一般留存度都比较高；后期拉来的用户相对黏度比较低。比较成功的互联网产品，一般早期都是关注核心用户，满足了核心用户的需求，再通过这个不断往下扩散。所以说，留存度还是应该得到更多关注的。
同时，也需要对留存用户进行分解。留下的用户，一部分是新用户，一部分是老用户，看上去都是用同样一个时间来衡量的，但实际上是不同的。很多创业公司，有时候没有把它分来来看：比如留存用户里面，有多少是新用户，多少是老用户；老用户留存率是什么样的，新用户留存率又是什么样的？
拆解完了以后，就可以针对每种不同类型的用户运营了。比如，它可以去分析一周来五天以上的用户，使用哪些功能。
在产品早期，应该把产品的留存做好了，再去做新增，这样创始人的精力会更聚焦。因为如果同时做拉新又做留存，就是分兵两处，你就顾不过来。有了高留存也会对拉新有帮助，找到高留存用户的获取渠道，然后可以持续不断的复制运营。
第二点，你有了好的留存以后，你可以迅速的去做扩张。因为扩张完了，用户会留下，你的增长速度会加快。
我觉得产品冷启动之后，就需要有这种基础的思维方法在里面；在增长期的话，需要极端专注。
早期靠直觉，后期靠科学。
越早做一些数据铺垫，我觉得对一个公司越有好处，它是一个不断迭代和积累的过程。但是，不要本末倒置，不要上来刚能启动就做AB测试，没有必要，因为你还没有积累足够的用户量，由此分析的数据也没有代表性。
我最后简单总结一下，数据分析的五个阶段：
➤第一个阶段，是什么都没有的；
➤第二个阶段，需要公司能够回溯历史：知道自己产品在发生什么，这是最基础的、最原始的一个阶段；
➤第三个阶段，内部做产品、做运营、做市场营销的人，需要问为什么：这个阶段，是预测，即预测某种人群，下面会干什么事，这样能有针对性地，更好地去开发产品；
➤第四个阶段，是要有解决方案：就是我预测到了这组人会这么做，那么我给它一个更好的方案，让它有更好的转化、留存，带来更好的拉新效果；
➤第五个阶段，是优化，多样产品线如何能找到最好的平衡点：在价格、营销，产品设计，销售各个角度有一个平衡点，这个平衡点是创业者的利益最大化点，也是用户最喜欢这个产品的点。
这五个阶段，需要花时间来不断积累的，不要跳跃，跳跃往往失败，从基础做起。
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